Wie kann man die Vorteile von Edge AI nutzen?

Einfach ausgedrückt bezieht sich Edge Artificial Intelligence auf den Einsatz von Anwendungen der künstlichen Intelligenz in Feldgeräten. Egal, um welches Unternehmen es sich handelt, von Arbeitern in der Fertigungsfabrik über Soldaten auf dem Schlachtfeld bis hin zu Ärzten, die in Krankenzimmern Patienten diagnostizieren, Edge-KI kann eingesetzt werden.

Edge-KI-Anwendungen werden von Benutzern am Rande des Netzwerks ausgeführt, in dem sich die Daten befinden, und nicht von Rechenzentren oder Cloud-Computing-Anbietern. Mit den jüngsten Fortschritten in der Edge-Computing-Technologie sind die Möglichkeiten, Edge-KI zu Ihrem Vorteil zu nutzen, nun endlos.

Die Implementierung von KI am Edge erfordert jedoch ein Verständnis der Infrastrukturfunktionen und die Zusammenarbeit mit Partnern, die robuste Geräte bereitstellen können, die raueren Umgebungen und Anwendungsfällen gewachsen sind.

Vorteile von Edge AI

Beim Einsatz von Edge AI-Anwendungen profitieren Sie von vielen Vorteilen, die es Benutzern ermöglichen, Daten in Echtzeit in Werte umzuwandeln.

● Echtzeit-Einblicke – Bieten Sie Benutzern Echtzeitinformationen, von Business Intelligence über militärische Strategien bis hin zu den neuesten Patientengesundheitsdaten.

● Schnellere Entscheidungen – Benutzer können schneller auf Echtzeitinformationen reagieren und schnellere, fundiertere Entscheidungen treffen.

● Erhöhen Sie die Automatisierung – Trainieren Sie eine Maschine oder ein Gerät, um autonome Aufgaben auszuführen und die Effizienz zu maximieren.

● Verbesserter Datenschutz – Wenn mehr Daten näher an den Rand gebracht werden, müssen weniger Daten in die Cloud gesendet werden, was die Wahrscheinlichkeit einer Datenschutzverletzung erhöht.

Gehärtete Geräte für Edge-KI

Die Verarbeitung von Edge-KI-Workloads in Echtzeit und gleichzeitiger Schutz des Geräts vor Umweltgefahren wie Temperatur, Staub, Vibration, Feuchtigkeit, begrenzter Leistung usw. ist eine große Herausforderung. Geräte, die Edge-KI unterstützen, sind komplex im Design und unterstützen oft nur bestimmte Marken von Edge-Clustern.

Silicon Mechanics hat beispielsweise ein maßgeschneidertes Verstärkungssystem entwickelt, das Einbauten ähnlich wie fahrzeuginterne Systeme der aktuellen Generation für den Einsatz im Feld unterstützt.

Und das britische Argos-System ist mit Edge-KI und Inferenz-Workloads vorkonfiguriert. Es arbeitet mit begrenzter Leistung, arbeitet über einen weiten Temperaturbereich und ist resistent gegen Staub und Feuchtigkeit. Argos kann viele Anforderungen erfüllen und unterstützt die NVIDIA A100 GPU für optimale Leistung. Darüber hinaus ist es kostengünstiger als AWS-Optionen und unterliegt keiner Anbieterbindung. Sie sind die ideale Möglichkeit, Benutzern Edge-KI-Workloads bereitzustellen, unabhängig von den rauen Bedingungen, unter denen sie arbeiten.

Leistungsstarke Edge-KI-Plattform

Die Verwendung robuster Versionen der von Lösungsanbietern bereitgestellten Technologie ist eine weitere Möglichkeit, Edge-KI optimal zu nutzen. Modulare Speicher- und Rechensysteme können überall eingesetzt werden, sodass wir Spitzen-KI-Technologie mit der richtigen Kombination aus Sicherheit, Skalierbarkeit, Wirtschaftlichkeit und Leistung bereitstellen können.

Die Lösung bietet die folgenden Vorteile:

● Erhöhte Sicherheit durch ein Peer-to-Peer-Netzwerk, das auf Ethernet basiert und es nahezu unmöglich macht, zu hacken oder die Kommunikation zu unterbrechen.

● Erhöhen Sie die Skalierung, indem Sie die Verarbeitungsleistung Ihres Speichers erhöhen, sodass Funktionalität und Kapazität gemeinsam skaliert werden können.

● Die vereinfachte Edge-Architektur reduziert CAPEX um das Fünffache und OPEX um das Vierfache im Vergleich zur herkömmlichen Intel-Architektur.

● Fügen Sie CPU, GPU oder sogar TPU zum Speicher hinzu, um die Analyseleistung am Edge zu optimieren.

Anwendungsfälle für Edge AI

Edge AI-Anwendungen können in vielen Branchen Vorteile bieten, vorausgesetzt, das robuste Gerät kommt mit jeder Umgebung zurecht, in der Sie arbeiten. Gehärtete Kantenkomponenten sind für eine Vielzahl von Anwendungsfällen verfügbar, darunter:

● Geospatial Intelligence

● Computer Vision

● Edge Inference

● Computer Vision

● Objekterkennung

● Anonymous Sentinels

Dies sind nur Einige sind nur einige der vielen neuen Anwendungsfälle, die für Edge AI entstehen. Der Schlüssel liegt darin, einen Infrastrukturpartner zu haben, der dabei hilft, die Vorteile von Edge-KI-Bereitstellungen voll auszuschöpfen.

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